論文の概要: Diffusion Posterior Proximal Sampling for Image Restoration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16907v1
- Date: Sun, 25 Feb 2024 04:24:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 19:11:26.275079
- Title: Diffusion Posterior Proximal Sampling for Image Restoration
- Title(参考訳): 画像修復のための拡散後近位サンプリング
- Authors: Hongjie Wu, Linchao He, Mingqin Zhang, Dongdong Chen, Kunming Luo,
Mengting Luo, Ji-Zhe Zhou, Hu Chen, Jiancheng Lv
- Abstract要約: 拡散に基づく画像復元アルゴリズムは、事前訓練された拡散モデルを利用してデータ事前を利用する。
これらの戦略は、純白色雑音による雑音発生プロセスを開始し、各生成段階にランダムノイズを取り入れ、過度に滑らかな結果をもたらす。
本稿では拡散に基づく画像復元のための洗練されたパラダイムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.388405376136095
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models have demonstrated remarkable efficacy in generating
high-quality samples. Existing diffusion-based image restoration algorithms
exploit pre-trained diffusion models to leverage data priors, yet they still
preserve elements inherited from the unconditional generation paradigm. These
strategies initiate the denoising process with pure white noise and incorporate
random noise at each generative step, leading to over-smoothed results. In this
paper, we introduce a refined paradigm for diffusion-based image restoration.
Specifically, we opt for a sample consistent with the measurement identity at
each generative step, exploiting the sampling selection as an avenue for output
stability and enhancement. Besides, we start the restoration process with an
initialization combined with the measurement signal, providing supplementary
information to better align the generative process. Extensive experimental
results and analyses validate the effectiveness of our proposed approach across
diverse image restoration tasks.
- Abstract(参考訳): 拡散モデルは高品質な試料の生成に顕著な効果を示した。
既存の拡散に基づく画像復元アルゴリズムは、事前訓練された拡散モデルを利用してデータ事前を利用するが、それでも無条件生成パラダイムから継承された要素を保存している。
これらの戦略は純白色雑音による雑音発生プロセスを開始し、各生成段階にランダムノイズを取り入れ、過度に滑らかな結果をもたらす。
本稿では拡散に基づく画像復元のための洗練されたパラダイムを提案する。
具体的には,各生成段階における測定値に整合したサンプルを選択し,サンプリング選択を出力安定性と拡張の道として活用する。
さらに, 初期化と測定信号を組み合わせることで復元プロセスを開始し, 生成プロセスの整合性を向上する補足情報を提供する。
画像復元作業における提案手法の有効性を検証し,実験結果と分析を行った。
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